Can less be more?: Semiparametric and partial identification in panel data discrete response models with an application to consumer demand

Información del proyecto

PartialIO

Identificador del acuerdo de subvención: 101028470

DOI

10.3030/101028470

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 29 Abril 2021

Fecha de inicio 1 Septiembre 2021

Fecha de finalización 7 Julio 2025

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total

€ 145 941,12

Aportación de la UE

€ 145 941,12

Coordinado por

UNIVERSITY OF CYPRUS
Cyprus

Descripción del proyecto

Modelos de datos de panel innovadores sobre la demanda de consumo

Los modelos tradicionales de datos de panel sobre la demanda, que proporcionan información sobre el comportamiento individual, suelen utilizar suposiciones de forma funcional y distributiva para la identificación y estimación. Cuando esto no se especifica, estos modelos dan problemas de interpretación e inferencia, que podrían repercutir negativamente en la formulación de políticas. Los modelos semiparamétricos hacen menos suposiciones y pueden aplicarse a distintos entornos y conjuntos de datos, pero pueden perder poder de identificación y solo determinan parcialmente los parámetros de interés. El proyecto PartialIO, financiado con fondos europeos, desarrollará unos innovadores modelos de datos de panel econométricos sobre la demanda de consumo mediante la investigación de los factores que determinan las decisiones de los consumidores. En el proyecto, se estudiarán el papel de la inercia, los hábitos y el bloqueo en las elecciones, así como la dinámica de las decisiones.

Objetivo

In this project novel econometric panel data models of consumer demand will be developed. In particular, the determinants affecting individuals’ decisions will be examined when individuals are observed making decisions over time using new and less restrictive models. The new models will examine the role of inertia, habits and lock-in in choices and the importance of dynamics in decisions, when consumers choose from a set of alternatives offered in different quality levels. The methodologies in this project will allow the examination of substitution patterns not examined before.

Traditional panel data demand models often use distributional and functional form assumptions for identification and estimation. If misspecified, these models can lead to interpretation and inference problems, jeopardizing the success and effectiveness in the policy decision-making processes of firms and governments. Semiparametric models that make fewer assumptions have increased credibility, however, can lose identification power hence partially identifying the parameters of interest. Such models can be applied to many different settings and datasets and do not rely on unfounded assumptions, making it clear what can be tested and what conclusions can be drawn from the analysis. This directly relates to one of the seven priority challenges identified by the EU as part of the H2020, related to health, demographic change and wellbeing, since accurate representation of individuals’ decision process has a direct effect on the welfare policies designed.

This project will lead to publication outcomes in econometric theory and applied microeconometrics in terms of novel methodologies. These methodologies will form the basis for a broad spectrum of theoretical and applied research in econometrics and microeconomics; discrete response data is found in many applications including marketing, industrial organization, health and labour economics, as well as help economic decision and policy making.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

• ciencias sociales › economía y empresa › ciencia económica › econometría
• ciencias sociales › economía y empresa › ciencia económica › microeconomía

Palabras clave

• Consumer Demand
• Discrete Response Models
• Panel Data
• Partial Identification
• Semiparametric Identification

Programa(s)

• H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions PROGRAMA PRINCIPAL
  
• H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
  

Tema(s)

• MSCA-IF-2020 - Individual Fellowships
  

Régimen de financiación

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Convocatoria de propuestas

H2020-MSCA-IF-2020

Coordinador

UNIVERSITY OF CYPRUS

• Aportación neta de la UEn: € 145 941,12
• Dirección: AVENUE PANEPISTIMIOU 2109 AGLANTZI ; 1678 Nicosia ; Chipre
• Región: Κύπρος › Κύπρος › Κύπρος
• Tipo de actividad: Higher or Secondary Education Establishments
• Coste total: € 145 941,12